PXD000072：定量反向蛋白谱分析高精度定义血小板释放物

数据集获取

源站：https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000072

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

通过定量反向蛋白质谱分析定义的血小板释放物。来自三名健康志愿者的静息状态（轻标记）和活化状态（胶原和凝血酶活化，中间标记）血小板的二甲基标记蛋白，经SCX分级后，使用数据依赖型决策树方法（HCD/ETD）在LTQ Orbitrap Velos上分析。使用Proteome Discoverer软件包1.3.339版从原始数据文件生成峰列表。通过Mascot搜索引擎2.3版（Matrix Science，London，United Kingdom），经Proteome Discoverer界面（1.3版），将各个峰列表（HCD、ETD-IT和ETD-FT）分别检索一个串联目标-诱饵数据库，进行肽段鉴定；该数据库包含Uniprot数据库（2012_06版）中的人类序列，并补充了常见污染物数据库。检索参数包括使用半胰蛋白酶作为蛋白酶，允许最多2个漏切位点。半胱氨酸的氨基甲酰甲基化设为固定修饰，而甲硫氨酸氧化以及N端和赖氨酸残基上的二甲基轻标记和中间标记设为可变修饰。母离子质量容差最初设为50 ppm，而碎片离子质量容差对ETD-IT碎裂设为0.6 Da，对HCD和ETD-FT碎裂设为0.05 Da。随后，对肽段鉴定结果进行过滤，要求真实质量准确度<4 ppm且离子得分为40，直至肽段水平的FDR<1%为止。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。